DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南—

神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）霖12 深度学习 pytorch 神经网络 fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发 YOLO实战营人工智能 NanoDet 深度学习计算机视觉 ui
1.引言在现代健身行业中，正确的运动姿势至关重要，不仅能提升训练效果，还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时，如深蹲、俯卧撑等，错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet（一个轻量化目标检测模型）开发一个
大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁 Mr.小海大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译 web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（2-4年经验）：深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理：数据与任务的协同设计微调工具：参数高效适配与工程优化对齐实践：价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略：多维度协同
Go语言调度器深度解析：sysmon的核心作用与实现原理码农老gou GO golang 服务器
在Go语言的并发世界中，Goroutine的高效调度是性能保障的核心。除了众所周知的G-M-P模型，runtime中还有一个默默运行的"幕后英雄"——sysmon（系统监控协程）。作为Go调度器的重要组成部分，sysmon承担着系统级监控、网络轮询、垃圾回收触发等关键任务。本文将深入剖析sysmon的工作原理，通过源码和图示揭示其在Go运行时中的核心作用。一、sysmon的核心职责：系统级监控中枢
Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding（Hash & JSON 双版本） Hello.Reader 数据库运维缓存技术 golang redis embedding
1.场景与思路痛点：把“文本内容”转成向量后，如何在本地Redis里做近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库？方案：利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量；借助RediSearch的HNSW索引能力，在Hash或JSON文档里存储&查询向量；用go-redisv9的高阶API（FTCreate
AI 智能运维，重塑大型企业软件运维：从自动化到智能化的进阶实践 AI、少年郎人工智能运维自动化
一、引言：企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下，大型企业软件架构日益复杂，微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维（AIOps）的落地，通过机器学习、大模型、智能Agent等技术，实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践，解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势，特别针对基础运维中流程重构、技术
Spring AI 概述与功能简介 drebander AI 编程 spring 人工智能 java
SpringAI是一个由Spring团队开发的开源框架，旨在为人工智能（AI）和机器学习（ML）提供一个成熟且高效的开发平台。它将Spring生态系统的设计理念应用于AI开发，尤其强调模块化、可移植性以及简洁的集成。SpringAI提供了丰富的功能，涵盖从AI模型的调用到与数据库的集成等多个方面，帮助开发者构建和管理AI驱动的应用程序。1.SpringAI背景SpringAI的背景源于Spring
Spring AI从入门到精通：构建智能Spring应用的全面指南 java干货仓库 Spring 八股文汇总大模型 spring 人工智能 java
随着人工智能技术的快速发展，将大语言模型（LLM）与企业应用集成已成为趋势。SpringAI作为Spring官方推出的AI集成框架，为开发者提供了便捷、标准化的方式来构建智能应用。本文将从基础概念到高级应用，全面介绍SpringAI的核心功能与实践技巧。一、SpringAI概述1.1什么是SpringAI？SpringAI是VMware于2023年推出的开源框架，旨在简化大语言模型（LLM）与Sp
RabitQ 量化：既省内存又提性能大禹智库《向量数据库指南》《实战AI智能体》人工智能 AI自动化大禹智库 AI智能体向量数据库
突破高维向量内存瓶颈：MlivusCloudRaBitQ量化技术的工程实践与调优指南作为大禹智库高级研究员，拥有三十余年向量数据库与AI系统架构经验的我发现，在当今多模态AI落地的核心场景中，高维向量引发的内存资源消耗问题已成为制约系统规模化部署的“卡脖子”因素。特别是在大规模图像检索、个性化推荐系统和语义搜索引擎中，动辄数亿级别的向量数据需要实时处理，传统全精度索引方式会让内存资源消耗呈指数级增
从服务实例的元数据中获取配置值 vs 从本地配置文件中获取配置值
在微服务架构中，配置管理是保障系统灵活运行的核心环节。开发者常面临选择困境：该从服务实例元数据（如instance.getMetadata().get("weight")）还是本地配置文件（如@Value("${weight}")）获取配置？两者有何本质区别？能否随意互换？本文将整合两种配置获取方式的核心特性，从技术原理到实际应用进行全面解析。一、两种配置获取方式的核心原理与示例1.服务实例元数据
在二分类任务中如何处理包含中文的类别特征 Dush32 分类数据挖掘人工智能机器学习数据分析
在机器学习中，处理类别特征（CategoricalFeatures）是常见的任务，特别是在中文数据中，很多类别特征如省份、城市等都是字符串类型。如何将这些类别变量转换为模型可以理解的数值格式，是每个数据科学家都必须面对的挑战。在这篇文章中，我们将探讨两种常见的类别特征编码方法：astype('category')和LabelEncoder，并比较它们在二分类任务中的效果。我们以“省份”这一类别特征
基于用户画像的商品推荐系统 Dush32 机器学习人工智能 python 推荐算法
随着人工智能和大数据技术的进步，产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据，能够为广告主提供精准的用户画像，从而更高效地推荐相关产品，提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题，目的是利用用户画像进行产品推荐，预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型，通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息，来判断用户的付费行为。项目目标：本
Node.js特训专栏-实战进阶：16. RBAC权限模型设计爱分享的程序员 Node.js node.js 安全算法前端
欢迎来到Node.js实战专栏！在这里，每一行代码都是解锁高性能应用的钥匙，让我们一起开启Node.js的奇妙开发之旅！Node.js特训专栏主页专栏内容规划详情我将从RBAC权限模型的基础概念、核心组件讲起，详细阐述其设计原则、数据库模型设计，还会结合代码示例展示在实际开发中的实现方式，以及探讨模型的扩展与优化。RBAC权限模型设计：从理论到实战的完整方案在现代应用系统中，权限管理是保障数据安全
MTK Camera HAL 与 FeaturePipe 架构解析：从硬件抽象到功能管线的工程落地路径
MTKCameraHAL与FeaturePipe架构解析：从硬件抽象到功能管线的工程落地路径关键词MTKCameraHAL、FeaturePipe架构、联发科影像系统、CAM-HAL3、PipelineModel、流控制管理、Node架构、Buffer管理、AndroidCameraFramework摘要MTK的Camera系统在Android平台下采用高度模块化的HAL与FeaturePipe架
JAVA面试宝典 -《API设计：RESTful 与 GraphQL 对比实践》没有bug.的程序员 JAVA面试宝典 java 面试 restful
API设计：RESTful与GraphQL对比实践在微服务架构中，API设计如同城市交通网络规划——选择RESTful还是GraphQL，决定了数据流的效率与灵活性。本文通过实战代码与架构对比，揭秘两种风格的适用场景与融合方案。引言：API设计的两大流派之争为什么越来越多团队关注GraphQL？数据需求碎片化：移动端/多终端需要按需获取数据接口迭代成本：REST每次需求变更需发布新版本前后端协作效
InfluxDB 数据模型：桶、测量、标签与字段详解（一）计算机毕设定制辅导-无忧 #InfluxDB db
一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下，时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库，凭借其卓越的特性，在时序数据库领域占据了重要地位，被广泛应用于各种场景。InfluxDB专为时间序列数据设计，拥有高效的存储和查询性能。它采用独特的存储引擎，能够快速写入大量带有时间戳的数据，并支持灵活的查询操作。其核心设计针对时间序列数据的特点进行了优化，包括时间索引、
InfluxDB 数据模型：桶、测量、标签与字段详解（二）计算机毕设定制辅导-无忧 #InfluxDB db
四、各组件在实际应用中的协作4.1数据写入过程以服务器性能监控场景为例，假设我们有一个包含多台服务器的集群，需要实时监控每台服务器的CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O等性能指标。我们使用InfluxDB来存储这些监控数据，下面详细介绍数据写入过程。首先，确定数据存储的桶。我们创建一个名为“server_monitoring_bucket”的桶，专门用于存储服务器监控相关的数据。这个桶将作为所有服
驱动人类行为模型的公式妮可儿_
《福格行为模型》一书中作者提出，人类所有行为的驱动都有3个关键要素，既动机，能力，提示，每个因素在驱动人类行为中起到了重要作用。这个行为模型的公式=动机+能力+提示，用这个模型分析一下自己的生活会很有意思。比如，早上起来为什么要吃早餐呢？动机是饿了，能力是准备为早餐发几块钱？提示是街边的早餐店。如果应用在工作中，你可以把模型设想为:什么要去做一件事情？有好处，能做到，知道能具体怎么做。1.触发行为
Kafka 集群架构与高可用方案设计（一）计算机毕设定制辅导-无忧 #Kafka kafka 架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中，Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发，后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目，凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性，被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下，以大型互联网公司为例，每天都会产生海量的日志数据，如用户的访问记录、系统操作日
Kafka 集群架构与高可用方案设计（二）计算机毕设定制辅导-无忧 #Kafka kafka 架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案的优化策略合理配置参数在Kafka集群的配置中，参数的合理设置对于系统的高可用性和性能表现起着关键作用。例如，min.insync.replicas参数定义了ISR（In-SyncReplicas，同步副本）集合中的最少副本数，它直接关系到数据的持久性和一致性。当acks设置为all或-1时，生产者需要等待ISR中的所有副本都确认写操作后才认为成功，此时min.ins
MTK Camera 架构概览：Imagiq ISP 关键模块解析与工程实战分享观熵影像技术全景图谱：架构调优与实战架构接口隔离原则影像 Camera
MTKCamera架构概览：ImagiqISP关键模块解析与工程实战分享关键词MTKCamera、ImagiqISP、联发科相机架构、AE/AWB/AF模块、3A控制、RAWDomain、SensorTuning、工程调试、影像信号处理摘要随着联发科平台在中高端手机市场逐步占据重要地位，其影像能力的竞争力也显著提升。ImagiqISP作为MTK平台核心影像处理模块，已支持多通道RAW输入、高速多帧
【LlamaIndex核心组件指南 | 数据加载篇】从原始数据到向量的全链路深度解析吴师兄大模型现代大模型技术与应用 llamaindex langchain 开发语言 python pytorch 人工智能大模型
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路吴师兄大模型深度学习入门到精通 python pytorch 开发语言人工智能 CNN 深度学习大模型
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【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式乔巴先生24 人机交互设计模式人工智能 python
在现在强大的LLM应用程序中，最有用的无外乎就是人机交互工作流，它将人工输入集成到自动化流程中，允许在关键阶段做出决策、验证或更正，因为底层模型可能会偶尔产生不准确之处，在合规性、决策或内容生成等低容错场景中，人工参与可通过审查、更正或覆盖模型输出来确保可靠性。我么的应用程序在什么时候会使用人机交互工作流程呢？审查工具调用：人类可以在工具执行之前审查、编辑或批准LLM请求的工具调用。验证LLM输出
AI原生应用领域多租户的技术架构剖析 AI天才研究院 AI-native 架构人工智能 ai
AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题：AI原生应用多租户技术架构：从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词：AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要：本文系统解析AI原生应用场景下多租户技术架构的核心设计逻辑，覆盖从数据层到模型层的全栈隔离与共享机制。通过第一性原理推导，结合云原生、机器学习生命周期管理（MLOps）等技术范式，提出包含租户上下文管理、动态资源
大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶 Agentic AI 实战大数据 kafka flume ai
大数据集成方案对比：KafkavsFlumevsSqoop关键词：大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要：在大数据生态中，数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具，从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异，结合实际项目经验总结选型策略，帮助开发者根据业
LangGraph教程6：LangGraph工作流人机交互 Cachel wood LLM和AIGC 人机交互 java 前端 langchain langgraph 开发语言数据库
文章目录Human-in-the-loop(人机交互)interruptWarningHuman-in-the-loop(人机交互)人机交互（或称“在循环中”）工作流将人类输入整合到自动化过程中，在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用，因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中，人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用
Multisim、Proteus和LTspice 、我是男生。 proteus
以下是Multisim、Proteus和LTspice三款主流电路仿真软件的核心区别及适用场景分析，便于您根据需求精准选型：1.LTspice开发方：ADI（原LinearTechnology）定位：高频/高性能模拟电路仿真核心优势：⚡超快仿真速度：专为开关电源、高频模拟电路优化，引擎效率极高。高级器件模型：集成ADI高精度运放、电源IC等工业级模型（如LTC系列）。完全免费：无功能限制，商业项目
FTP登录成功但无法LIST和下载文件的问题排查桑汤奈伊伏异常解决 ftp port模式主动模式无法下载登录成功
问题背景：最近有一个系统对接需求，采用了古老的ftp交换文件方式来对接。于是我用了commons-net包的3.6版本来进行ftp的连接和文件的传输。连接ftp成功，登录也没问题，但是在传输文件的时候会卡住，程序没有往下走，一段时间后抛异常。传输文件的代码如下（顺便提一下如果你连都连不上，那先理清架构，问下你们运维是不是用了代理，如果用了代理，java代码里面需要设置使用代理连接）//初始化ftp
Linux 内存管理（六）之内存管理区
目录前言一、x86上的内存区域划分二、管理区结构1、structzone2、ZONE_PADDING三、高端内存1、高端内存的由来2、高端内存的访问3、高端内存的划分总结前言为了支持NUMA模型，也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同，此时系统的物理内存被划分为几个节点，一个节点对应一个内存簇bank，即每个内存簇被认为是一个节点。接着各个节点又被划分为内存管理区域，接下来将对内存管理区域进行
Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor yangshangchuan 信息抽取 HtmlExtractor 精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。 HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。如
java编程思想 -- 多态百合不是茶 java 多态详解
一: 向上转型和向下转型面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
[自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长.... 首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
storm 自定义日志文件商人shang storm cluster logback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现： 1. 想要进行一些调试信息的输出 2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录 21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo 传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：（由于使用了父类aaa
一些排错方法文强chu 方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228) at o
Swing中文件恢复我觉得很难小桔子 swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
php 文件操作 aichenglong PHP 读取文件写入文件
1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
MySQL的btree索引和hash索引的区别 AILIKES 数据结构 mysql 算法
Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
JAVA的抽象--- 接口 --实现百合不是茶
抽象接口实现接口 //抽象类 ,方法 //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体抽象的定义使用abstract abstract class A 定义一个抽象类例如： //定义一个基类 public abstract class A{ //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
<script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
TDD实践（二） bijian1013 java TDD
实践题目：分解质因数 Step1：单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
[MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
【HBase五】Java API操作HBase bit1129 hbase
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.ha
python调用zabbix api接口实时展示数据 ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、获得认证密钥 2、获取zabbix所有的主机组 3、获取单个组下的所有主机 4、获取某个主机下的所有监控项
jsp取得绝对路径 byalias 绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：一、使用${pageContext.request.contextPath} 　　代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer bylijinnan java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
SQL 优化原则 chicony sql
一、问题的提出　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
java 线程弹球小游戏 CrazyMizzz java 游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 daizj hadoop jps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 jps时出现如下信息： 3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
PHP图片水印缩放类实现 dcj3sjt126com PHP
<?php class Image{ private $path; function __construct($path='./'){ $this->path=rtrim($path,'/').'/'; } //水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度 public function water($b,$l,$pos
IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com ios UILabel
参考网站： http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007 http://www.tuicool.com/articles/zquENb http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695 http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
完全手动建立maven骨架 eksliang java eclipse Web
建一个 JAVA 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=App [-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT] [-Dpackaging=jar] 建一个 web 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=web-a
配置清单 gengzg 配置
1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
开源ckplayer 网页播放器，跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！天梯梦 mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
简单工厂设计模式 hm4123660 java 工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
maven笔记 zhb8015 maven
跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。指定测试类 mvn test
非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer map hbase reduce Hfile path实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
jsp web tomcat 编码问题王新春 tomcat jsp pageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi

DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践

DeepSeek赋能城市智慧升级：基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解

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1.1 市民服务场景需求

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